最长回文子序列js

本文介绍了如何用JavaScript实现动态规划求解最长回文子序列问题。通过解题思路、动态规划五部曲及代码示例,详细阐述了如何找到给定字符串中的最长回文子序列。

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题目:

给你一个字符串 s ,找出其中最长的回文子序列,并返回该序列的长度。

子序列定义为:不改变剩余字符顺序的情况下,删除某些字符或者不删除任何字符形成的一个序列。

示例 1:

输入:s = "bbbab"
输出:4
解释:一个可能的最长回文子序列为 "bbbb" 。
示例 2:

输入:s = "cbbd"
输出:2
解释:一个可能的最长回文子序列为 "bb" 。

提示:

1 <= s.length <= 1000
s 仅由小写英文字母组成

解题思路:

对于一个子序列而言,如果它是回文子序列,并且长度大于 2,那么将它首尾的两个字符去除之后,它仍然是个回文子序列。因此可以用动态规划的方法计算给定字符串的最长回文子序列。

动态规划五部曲:

1.确定dp数组的含义:dp[i][j]:字符串s[i, j]范围内最⻓的回⽂⼦序列的⻓度为

最长回文子序列(Longest Palindromic Subsequence,LPS)问题是指在一个给定的字符串中找到一个最长回文子序列回文子序列是指一个序列本身文串,但它是一个文串的子序列。 在C++中,我们可以使用动态规划(Dynamic Programming,DP)的方法来解决这个问题。动态规划的主要思想是将一个大问题分解成小问题,然后从小问题出发,逐渐求得大问题的解。 以下是一个使用动态规划解决最长回文子序列问题的C++示例代码: ```cpp #include <iostream> #include <vector> #include <string> using namespace std; // 函数用于计算字符串str的最长回文子序列的长度 int longestPalindromeSubseq(string str) { int n = str.size(); // 创建一个二维数组dp,用于存储子问题的解,初始化所有值为0 vector<vector<int>> dp(n, vector<int>(n, 0)); // 单个字符最长回文子序列长度为1,所以对角线上的元素设置为1 for (int i = 0; i < n; i++) { dp[i][i] = 1; } // 如果两个字符相同,那么它俩组成的子序列长度为2 for (int cl = 2; cl <= n; cl++) { for (int i = 0; i < n - cl + 1; i++) { int j = i + cl - 1; if (str[i] == str[j] && cl == 2) { dp[i][j] = 2; } else if (str[i] == str[j]) { dp[i][j] = dp[i + 1][j - 1] + 2; } else { dp[i][j] = max(dp[i][j - 1], dp[i + 1][j]); } } } // 返整个字符串的最长回文子序列长度 return dp[0][n - 1]; } int main() { string str; cout << "请输入一个字符串:" << endl; cin >> str; cout << "最长回文子序列的长度为:" << longestPalindromeSubseq(str) << endl; return 0; } ``` 在这段代码中,`dp[i][j]`表示从字符串的第`i`个字符到第`j`个字符组成的子串的最长回文子序列的长度。通过初始化对角线以及递推式逐步填充这个二维数组,最终可以得到整个字符串的最长回文子序列长度。
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